• 한국통신학회논문지
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• 제33권5B호
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• pp.318-325
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• 2008

HomePlug AV(HPAV)는 댁내에 깔려있는 전력선을 이용하여 데이터 전송뿐만 아니라 음향과 영상까지 전송을 목표로 HomePlug Alliance에서 제정한 표준이다. 이 표준은 TDMA와 CSMA/CA 기술을 혼합하여 사용하는 MAC 기술을 사용한다. HPAV의 CSMA/CA 프로토콜은 Contention Window(CW)와 Deferral Counter(DC)라는 두 가지 주요한 변수를 가지고 HPAV 네트워크를 제어한다. 본 논문에서는 CW와 DC가 성능에 미치는 영향을 여러 각도에서 조명하였고 이를 기반으로 HPAV MAC의 수율을 높이기 위한 적응적 CW 조절 방식을 제안한다. 여러 실험을 통해 얻은 결과 CW가 DC 보다 수율에 더 민감한 성질을 가지고 있어서 제안하는 방식은 DC는 표준에 정의된 기본값을 사용하고 CW만을 조정한다. 제안하는 방식은 네트워크가 과부하가 걸려있다면 CW를 두 배로 늘려주고 네트워크의 부하가 적으면 CW를 반으로 줄여주는 단순한 방식을 이용함으로 복잡도를 낮춰 구현이 가능하다는 장점이 있다. 모의실험과 수리분석을 통해 제안하는 방식이 여러 다양한 환경에서 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.131-132
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• 2017

CSMA/CA 기반 무선 네트워크에서 장치들은 패킷 충돌을 회피하기 위해 무선 채널을 타 장치가 사용 중인 것을 감지하면 데이터를 전송하지 않고 대기 (Backoff) 한다. 이 Backoff는 Contention Window (CW) 의 크기를 변경하고 Backoff 시간은 이 CW의 크기에 따라 확률적으로 결정된다. 따라서 CW의 크기는 무선 네트워크의 상태를 나타내는 중요한 지표가 될 수 있다. 본 논문에서는 상대적으로 넓은 공간에서 IEEE 802.11a 무선네트워크의 Access Point와 사용자들이 Poisson point process (PPP)를 기반으로 분포되어 Hidden Terminal이 존재할 수 있는 상황에서 CW의 크기 변화를 시뮬레이션을 통해 분석한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.35-42
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• 2008

DCF 성능 분석 모델에 사용되는 Bianchi의 2차원 Markov Chain 모델은 오류가 없는 이상적 채널에서 충돌 문제만을 다루므로 페이딩, 간섭, 잡음 등 실제 채널의 특성을 반영하지 못한다. 802.11 DCF는 전송실패가 충돌에 의한 것이든, 채널 전송오류에 의한 것이든 경쟁윈도우(CW) 크기를 두 배로 증가시키는 2진 지수후퇴 알고리즘을 작동시킨다. 이상적으로 경쟁윈도우 증가는 혼잡에 의한 충돌방지 때에만 사용되어져야 한다. 통신오류에 의한 경쟁윈도우 증가는 데이터 처리율을 떨어뜨리고 전송지연의 증가를 야기 시킨다. 오류 채널에서는 전송실패 증가가 과도한 이진 지수후퇴를 야기하므로 초기 경쟁윈도우(CW) 크기를 줄여줄 필요가 있다. 본 논문에서는 경쟁윈도우(CW), 타임슬롯에서 전송 확률(${\Im}$), 전송 실패 확률($p_f$) 등이 시스템 성능에 미치는 영향을 정량적, 정성적으로 분석을 하고 등가적으로 CW 값을 얼마큼 줄여야 할지를 제시한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권6호
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• pp.28-39
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• 2010

본 논문은 IEEE 802.11p에 기반한 CSMA의 미디어 접근 제어로서, 경쟁 차량단말기(OnBord Unit, OBU)의 증가에 따른 전송 지연(transmission delay)과 감소(data throughput decrease) 문제를 해결하고자 한다. 경쟁 기반의 전송매체에서는 OBU 증가에 따라 충돌 확률이 높아진다. 이러한 미디엄 계층의 성능 향상을 위해 교통량과 데이터 종류를 고려하여 접속 단말기의 개별 충돌 윈도(Contention Windows, CW)를 동적으로 조절하는 EDCA(Enhanced Distributed Channel Access)를 제안하였다. EDCA는 채널별 서비스 차별화를 위해 네 개의 클래스를 AC(Access Category)마다 고정된 최소 경쟁 윈도우(CWmin) 값과 최대 경쟁 윈도우(CWmax) 값을 적용한다. EDCA는 트래픽 특성별로 구분되어 AC 간의 차별화를 보장하지만, IEEE 802.11p 에 구성된 채널별 특성과 네트워크 상태를 보장하지 않기 때문에, 짧은 채널 서비스별 혼잡에 따른 충돌 발생을 능동적으로 대처할 수 없다. 이에 따른 해결방안으로 CWminAS(CWmin Adaptation Scheme)와 ACATICT(Adaptive Contention window Adjustment Technique based on Individual Class Traffic)가 능동적인 CW의 제어 기법으로 제시되었다. 선행연구는 개별 AC 값에 따라 발생하는 충돌 확률을 고려하지 않거나 단일 채널 기반의 개별 AC 값만 고려하고, IEEE 802.11p의 채널별 요구 사항과 이에 따른 충돌 확률을 반영하지 않았다. 본 연구는 이전 서비스 구간에서 OBU 경쟁에 따라 발생하는 충돌 횟수와 현재 무선망의 혼잡을 고려하여, 다음 채널의 CW를 능동적으로 제어하는 기법으로 ACCW(Adaptive Control of Contention windows in considering the WAVE situation)를 제안한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권9호
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• pp.165-174
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• 2006

본 논문에서는 IEEE 802.11 기반 무선 멀티홉 망에서 TCP의 성능을 향상시키기 위하여 새로운 Contention Window(CW) 제어 알고리즘을 제안 하였다. 제안한 Contention Window(CW) 제어 알고리즘은 무선 멀티홉 망에서 빈번히 발생하는 hidden terminal 문제의 영향을 경감시킨다 무선 멀티홉 망에서 발생하는 대부분의 패킷 손실은 패킷의 충돌에 의한 것이 아니라 hidden terminal과 exposed terminal로 인하여 발생된다. 그러나 IEEE 802.11 DFC 알고리즘에서는 전송에 실패한 사용자의 CW를 지수형태로 증가시키므로 해당노드가 전송에 성공할 확률을 더욱 감소시킨다. 이는 전송에 성공한 노드가 연속해서 패킷 전송에 성공할 가능성을 높여주어 burst한 데이터 전송이 일어날 수 있다. 한편, 최대 재전송을 시도한 후에도 데이터를 보내지 못한 노드는 네트워크 계층에서의 경로 재전송을 시도하게 되는데 이로 인해 데이터 전송이 중지되고 성능감소가 일어날 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서 제안한 기법에서는 backoff 재전송의 횟수를 증가시키고 적절한 CW의 크기를 설정하는 방안을 제안 하였다. Ns-2를 사용하여 체인 토폴로지와 격자 토폴로지에서의 시뮬레이션을 수행해 제안된 기법이 무선 멀티홉 망에서 TCP 성능을 향상시킴을 확인 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.1136-1139
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• 2009

본 논문은 802.15.4에서 CW(Contention Window)에 따른 성능과 에너지 소비량을 분석한다. 기존 연구에서는 802.15.4 표준안의 성능과 에너지 소비량을 분석하고, CW나 BE(Backoff Exponent)와 같은 변수를 변화시켜 시뮬레이션만으로 성능과 에너지 소비량을 비교하여 분석하였으나, 본 논문은 CW에 따른 성능과 에너지 소비량을 마코프 체인(Markov Chain)을 이용하여 수학적으로 분석을 하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권1호
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• pp.334-349
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• 2022

The effectiveness of Wi-Fi networks is greatly influenced by the optimization of contention window (CW) parameters. Unfortunately, the conventional approach employed by IEEE 802.11 wireless networks is not scalable enough to sustain consistent performance for the increasing number of stations. Yet, it is still the default when accessing channels for single-users of 802.11 transmissions. Recently, there has been a spike in attempts to enhance network performance using a machine learning (ML) technique known as reinforcement learning (RL). Its advantage is interacting with the surrounding environment and making decisions based on its own experience. Deep RL (DRL) uses deep neural networks (DNN) to deal with more complex environments (such as continuous state spaces or actions spaces) and to get optimum rewards. As a result, we present a new approach of CW control mechanism, which is termed as contention window threshold (CW_Threshold). It uses the DRL principle to define the threshold value and learn optimal settings under various network scenarios. We demonstrate our proposed method, known as a smart exponential-threshold-linear backoff algorithm with a deep Q-learning network (SETL-DQN). The simulation results show that our proposed SETL-DQN algorithm can effectively improve the throughput and reduce the collision rates.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권3호
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• pp.1035-1048
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• 2023

The IEEE 802.11 WLAN adopts a random backoff algorithm for its collision avoidance mechanism, and it is well known that the contention-based algorithm may suffer from performance degradation especially in congested networks. In this paper, we design an efficient backoff algorithm that utilizes a reinforcement learning method to determine optimal values of backoffs. The mobile nodes share a common contention window (CW) in our scheme, and using a Q-learning algorithm, they can avoid collisions by finding and implicitly reserving their optimal time slot(s). In addition, we introduce Frame Size Control (FSC) algorithm to minimize the possible degradation of aggregate throughput when the number of nodes exceeds the CW size. Our simulation shows that the proposed backoff algorithm with FSC method outperforms the 802.11 protocol regardless of the traffic conditions, and an analytical modeling proves that our mechanism has a unique operating point that is fair and stable.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2007년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.330-340
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• 2007

IEEE 802.11 wireless LANs employ the backoff algorithm to avoid contentions among STAs when two or more STAs attempt to transmit their data frames simultaneously. The MAC efficiency can be improved if the CW values are adaptively changed according to the channel state of IEEE 802.11 wireless LANs. In this paper, we propose a dynamic contention window control algorithm using the genetic algorithm to improve the MAC throughput of IEEE 802.11 wireless LANs.

• 전자공학회논문지
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• 제50권2호
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• pp.80-87
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• 2013

본 논문에서는 VANET(Vehicle to vehicle Ad hoc Network)의 V2V 프로토콜을 위한 긴급 메시지 전송을 위한 거리 기반의 동적 CW 할당 기법을 제안한다. 제안된 방법은 트래픽 부하 문제를 해결하기 위해 거리 기반의 존 할당 기법을 통해 특정 존(Zone)을 나누고 동적으로 CW 값을 할당한다. 소스노드와 최외곽의 노드가 최소 CW 값을 할당받아 채널에 접속할 수 있는 확률을 향상시켜 선택적 긴급 메시지를 재방송을 통하여 중복 패킷들의 수를 줄였다. 이로 인해 대역폭의 효율적 사용이 가능하고 패킷 충돌확률의 감소로 긴급메시지를 신뢰성 있게 전송하는 방법을 제시했다. 또한 차량 밀도가 급격히 높아질 경우 전송 구간의 패킷 충돌 확률을 적용하여 CW 값에 적용함으로써 재 충돌 확률을 낮추는 방법을 제시했다. 제안된 방법의 효용성을 증명하기 위해서 고속도로 환경의 시나리오에서 거리 및 확률 기반의 동적 CW 할당 알고리즘을 적용하여 종단 간 지연, 네트워크 부하, 처리량이 향상됨을 보였다.